Meny

Lukk

Noen tanker om recommendation...

Recommendation er disse flotte listene med produkter som ofte har tittel som “anbefalte produkter” eller “vi tror også du liker”. Det kan enklest forklares med at det er en modul som prøver å lære seg hvilke produkter det er lurt å vise for å ha høyest sannsynlighet for at brukeren gjør et kjøp. 

Litt om feil bruk av recommendation

Jeg skal ikke gå inn på noen av de konkrete teknologiene (Nosto, Apptus osv) , men snakke om recommendation på generelt grunnlag. Spesielt med tanke på de teknologier som tar en andel av salget, vil jeg si det er lett å bruke recommendation feil.

Hvis man for eksempel lister opp bestselgere via disse teknologienei toppen av kategorinavigasjonen i kategorier med mindre enn 20 produkter - er dette et kostnadssluk som neppe hever konverteringen. Resultatet vil nærmest minne om en dobbeltutlisting, og når kategoriinnholdet er så oversiktlig vil det sjeldent føre til ekstra salg. Dersom dette i tillegg kombineres med at bestselgere ikke er filter-avhengige, har vi sett i brukertester at de skaper mye friksjon for brukeren og senker brukervennligheten og konverteringen.

Et annet eksempel på dårlig recommendation er om man bruker feil type utlistning. for eksempel å liste ut bestselgere på toppen av et søk uten at det er relatert til søket, eller at man lister ut bestselgere på en produktside uten at dette er relatert til produktet man er inne på.

Hvor mange skipar ønsker du?

Et annet eksempel på dårlig recommendation er om man valget av kryss-, mer- og oppsalg ikke er riktig i forhold til produktet.  La oss ta et eksempel jeg kom over i en sportsbutikk på nett: Jeg legger et par langrennsski i handlekurven, og hvilke recommendations kommer da i handlekurven? Jo, sportsbutikken ønsket å selge meg andre type langrensski også - utlistningen var konfigurert som mersalg eller bestselgere.

Nå skal jeg innrømme at jeg ikke er noen stor skigåer, og mulig mange trenger en haug med skipar, men jeg vil tippe at om jeg gikk i en fysisk butikk ville selgeren fokusert på å selge meg skismøring eller skisko i stedet for å prakke på meg flere skipar. Og det er nettopp dette recommendation teknologi prøver å etterape: Hvilke anbefalninger ville den kompetente butikkselger kommet med? 

Fremtiden for recommendation

Jeg tror for at recommendation på nettbutikker skal nærme seg effektiviteten til det vi ser hos mennesker i fysisk butikk, må de basere anbefalningene på mye mer data. Det er ikke altfor vanskelig å inkludere en algoritme som finner ut at folk veldig sjelden kjøper 10 skipar, selv om de kjøper 10 tennisballer - og det burde derfor være mulig for teknologien å differensiere mellom dette.

Det samme gjelder å skape smartere algoritmer for hvilke produkter som naturlig hører sammen, hvilke produkter som det er effektivt med oppsalg på og hvilke det ikke er det. I tillegg bør teknologien ha tydeligere muligheter for å definere hvorvidt det er et kryssalg eller oppsalg, og relativ fordel med oppsalget. I en fysisk butikk ville selgeren sagt: “For bare 300 kroner ekstra får du et skipar som er mye lettere å smøre og som glir bedre i sporet…”, det burde være mulig å skape liknende kommunikasjon i en nettbutikk også.

På den måten kan man også fjerne litt effekten å “skyte spurv med hagle”, ved at teknologien velger et mindre utvalg recommendations - men kommuniserer disse mye tydeligere. Istedet for å liste 20 alternative produkter, vis 2 eller 3 og fortell hvorfor de er verdt de ekstra pengene. Det gjør også anbefalningene mye mer relevante for brukeren. 

Jeg vet de som jobber med recommendation engines jobber med slik teknologi, og gleder meg til vi kan se neste generasjons recommendation - som jeg garantert tror vil bruke enda mer data, enda større grad av personaliserte algoritmer og enda smartere utvalg enn vi ser i dag.